分类:科学家的半衰期
研究背景和问题
科学家有生命（生死）、学术生命（发文章和不发了，可以定义10年没见新文章就是不发了之类的）、学术影响力生命（论文从被引用到不再被引用）。那么，能不能计算一下这些生命周期的半衰期：生死的角度来说，也就是真的生命的一半是多少；对于学术生命，就是一半数量的文章是什么学术年龄的时候发的；对于学术影响力生命，就是一半数量的引用是在什么学术年龄的时候得到的。
前人研究过文章被引半衰期、期刊被引半衰期[1]、知识的半衰期[2][3]。现在看看科学家的半衰期。
除了生命期、学术生命期、论文数量半衰期、引用半衰期的分布函数[math]\displaystyle{ p_{y} }[/math]，我们还可以研究这些年份的淘汰率。比如，对生命期来说，就是计算某一年龄结束生命的人，占所有生命大于等于这个年龄的人的数量[math]\displaystyle{ r_{y}=\frac{p_{y}}{\sum_{z\geq y}p_{z}} }[/math]。这相当于寿险行业中的分年龄死亡率。
同样，半衰期也可以做这样的计算。相当于算的是学术活动半活跃淘汰率，也就是对于这个学术年龄[math]\displaystyle{ y }[/math]的研究者来说，大约有[math]\displaystyle{ r_{y} }[/math]的概率进入学术活动后半期。
有了这个淘汰率（死亡率），就可以计算一个处于第[math]\displaystyle{ y }[/math]年的科学家，平均来看，还有[math]\displaystyle{ E_{y} }[/math]年才会从科学界退出、或者半退出（论文数量的角度、被引次数的角度）,[math]\displaystyle{ E_{y}=\sum_{x=y+1}^{N}\left(x-y\right)\left[\Pi_{z=y}^{x-1}\left(1-r_{z}\right)\right]r_{x} }[/math]。其中[math]\displaystyle{ \left[\Pi_{z=y}^{x-1}\left(1-r_{z}\right)\right]r_{x} }[/math]表示从y年开始，这个科学家都没有退出，但是，到了第x年，退出了，的概率。
数据基础格式
人口数量时间序列
| 年龄0 | 年龄1 | 年龄2 | 年龄3 | 年龄4 | ...年龄N | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年龄0 | [math]\displaystyle{ x^{1}_{1} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{1}_{2} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{1}_{c} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{1}_{e_{1}} }[/math]（直接倾倒，暂取0） | [math]\displaystyle{ x^{1}_{e_{2}} }[/math] （直接倾倒，暂取0） | 0 |
| 年龄1 | [math]\displaystyle{ x^{2}_{1} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{2}_{2} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{2}_{c} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{2}_{e_{1}} }[/math] （直接倾倒，暂取0） | [math]\displaystyle{ x^{2}_{e_{2}} }[/math] （直接倾倒，暂取0） | 0 |
| 年龄2 | [math]\displaystyle{ x^{c}_{1} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{c}_{2} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{c}_{c} }[/math] （投入到劳动力再生产的劳动力，暂取0） | [math]\displaystyle{ x^{c}_{e_{1}} }[/math] （坐吃等死，忽略取0） | [math]\displaystyle{ x^{c}_{e_{2}} }[/math] （坐吃等死，忽略取0） | 0 |
| 年龄3 | [math]\displaystyle{ x^{e_{1}}_{1} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{e_{1}}_{2} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{e_{1}}_{c} }[/math] （消费者直接使用资源） | [math]\displaystyle{ x^{e_{1}}_{e_{1}} }[/math]（未进入生产的资源暂取0） | [math]\displaystyle{ x^{e_{1}}_{e_{2}} }[/math] （生态过程，暂忽略取0） | 0 |
| 年龄4 | [math]\displaystyle{ x^{e_{2}}_{1} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{e_{2}}_{2} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{e_{2}}_{c} }[/math] （消费者直接使用资源） | [math]\displaystyle{ x^{e_{2}}_{e_{1}} }[/math]（生态过程，暂忽略取0） | [math]\displaystyle{ x^{e_{2}}_{e_{2}} }[/math] （未进入生产的资源暂取0） | 0 |
| 排放E1 | [math]\displaystyle{ x^{E_{1}}_{1}=\bar{x}^{1}_{e_{1}} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{E_{1}}_{2}=\bar{x}^{2}_{e_{1}} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{E_{1}}_{c}=\bar{x}^{c}_{e_{1}} }[/math]（劳动力再生产废物排放） | [math]\displaystyle{ x^{E_{1}}_{e_{1}} }[/math]（排放不直接成为资源取0） | [math]\displaystyle{ x^{E_{1}}_{e_{2}} }[/math]（排放不直接成为资源取0） | 0 |
| 排放E2 | [math]\displaystyle{ x^{E_{2}}_{1}=\bar{x}^{1}_{e_{1}} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{E_{2}}_{2}=\bar{x}^{2}_{e_{1}} }[/math] | [math]\displaystyle{ x^{E_{2}}_{c}=\bar{x}^{c}_{e_{1}} }[/math]（劳动力再生产废物排放） | [math]\displaystyle{ x^{E_{2}}_{e_{1}} }[/math]（排放不直接成为资源取0） | [math]\displaystyle{ x^{E_{2}}_{e_{2}} }[/math]（排放不直接成为资源取0） | 0 |
研究思路和下一步工作
- 收集科学家生命和学术生命数据（对一个论文集做姓名识别、学术年龄识别、性别识别、统计每个科学家的每年发表的论文数量和每年被引次数）
- 计算每一位科学家的半衰期（以及统计分布函数和平均值），和相应的学术年龄的一半作比较，和论文、期刊的半衰期作比较
- 对个体的半衰期做统计研究、相关性分析（例如，科学家的性别、总被引次数、总论文数量、领域等和半衰期的关系）
参考文献
- ↑ Philip M. Davis, Journal Usage Half-Life, Phil Davis Consulting https://publishers.org/sites/default/files/uploads/PSP/journalusagehalflife.pdf
- ↑ Poynard T, Munteanu M, Ratziu V, Benhamou Y, Martino VD, Taieb J, et al. (2002) Truth Survival in Clinical Research: An Evidence-Based Requiem?. Ann Intern Med., 136:888-895. http://doi.org/10.7326/0003-4819-136-12-200206180-00010
- ↑ Poynard, T., Thabut, D., Munteanu, M., Ratziu, V., Benhamou, Y., & Deckmyn, O. (2010). Hirsch Index and Truth Survival in Clinical Research. PLoS ONE, 5(8), e12044. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0012044.
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